更好的观点:技术的进步使视觉系统成为可行的生产工具

谨慎使用机器视觉系统可以减少对人力的整体需求，这在发达国家是一个关键的成本因素。目前依赖人工干预的质量控制过程也可以通过将某些功能切换到机器视觉系统来防错。

这是一份题为机器视觉系统的进展报告由总部位于纽约的研究机构Technical Insights发布Frost & Sullivan．

该报告提供了机器视觉系统行业的技术概述和展望，涵盖了构建视觉系统的架构，以及关于机器视觉相机、先进成像和图像处理技术、红外成像、机器人以及人工智能和视觉的详细信息。

Frost & Sullivan表示，机器视觉系统现在在制造环境中更加实用，因为它们包含了用户友好的功能，可以最大限度地减少操作员培训，为最终用户带来可观的成本效益。随着质量期望的不断提高，机器视觉系统的实现似乎不可避免。

此外，食品和制药行业的法规遵从性标准正在推动机器视觉技术的发展。总的来说，防止产品缺陷导致的责任使得机器视觉系统的部署非常有吸引力。

Frost & Sullivan研究分析师Vishnu sivavdevan指出:“由于机器视觉组件(如相机、照明系统、处理器和成像技术)的进步，机器视觉系统越来越多地用于复杂的工厂应用。“在解决具有挑战性的检测任务中获得的经验使机器视觉集成进一步发展。”

然而，由于发展中经济体的低成本劳动力的可用性，机器视觉系统仍然局限于高端或大型制造商，因为它们对中小型制造商来说是一笔巨大的成本。在操作层面，视觉系统需要高昂的开发和部署成本，同时为未来的升级带来挑战。

视觉系统还必须表现出一致的健壮性能，以克服其操作环境的变化或变化。例如，这些系统应该适应工厂环境中的各种环境光条件，并为被检查产品的规格变化提供一定程度的灵活性。

sivdevan指出:“部署前成本和拥有成本是确保高投资回报率必须考虑的主要因素。“持续维护和操作员培训支持对于高端机器视觉系统至关重要。”

除了具有成本效益的部署、维护和机器视觉系统的可升级性外，集成商还必须通过为最终用户不断变化的需求提供持续支持来满足制造环境的快速变化。

目前，机器视觉可用于半导体制造检测流程等核心应用领域。机器视觉的潜在应用数量随着创新的速度不断增加。

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。